AMD：AIMs 2.2がInstinct・EPYC・Radeon向け推論マイクロサービスを提供

AMD Intelligence Modulesとは何か、バージョン2.2の新機能は？

AMD Intelligence Modules（AIMs）バージョン2.2は標準化されたDocker推論マイクロサービスです——つまりAPIを通じてAIモデルを提供する既製のコンテナ化サービスで、AMDハードウェアに適した自動設定が施されています。アクセラレータごとにドライバ・ライブラリ・パラメータを個別に手動設定する必要がなく、AIMs パッケージは利用可能なハードウェアを自動検出して最適な設定を適用します。バージョン2.2ではサポートが三クラスのAMDハードウェアに拡大されました：Instinctデータセンターカード・EPYCサーバープロセッサ・Radeonプロフェッショナルカードです。

どのモデルがどのハードウェアで動くか？

AMDは各プラットフォーム向けにリファレンスモデルを定義しています。Instinct GPU（MI300X・MI325X・MI350X・MI355X）ではGemma-4 31BとMistral-Small 24Bが利用でき、これらの高性能モデルはアクセラレータの大容量HBMメモリを活用します。EPYC CPU（9965）ではLlama-3.1 8B・4Bから35BのQwen3シリーズ・GPT-OSS 20Bが動作し、GPU不要のCPU単体推論プラットフォームとしてEPYCを位置づけています。Radeonプロフェッショナル GPU（W7900・R9700 Pro）ではLlama-3.1 8B・ビジュアル言語タスク向けQwen3-VL 8B・コンパクトなマルチモーダルモデルGemma-3n E4Bをサポートします。

AIMs 2.2の本番デプロイ方法は？

Kubernetes環境のHelmチャートでデプロイするため、AIMs マイクロサービスはAMD固有の運用ツールなしに標準的なクラウドネイティブパイプラインに統合できます。AMDはバージョン2.2に合わせてDocument Summarization Blueprintも公開しています——188CPUコア・128GB RAMの構成を持つ本番用リファレンスアーキテクチャです。比較として、同様のNVIDIA Triton Inference Serverのデプロイは通常model_repositoryの手動設定とモデルごとの個別最適化ステップを必要としますが、AIMs はそれを一つの自動設定手順に凝縮しています。

これはAMDのAIエコシステムにおける位置づけにとってなぜ重要か？

AIMs 2.2は、AI推論に向けたAMDハードウェアのより広い採用を阻む最大の障壁の一つを直接解決します：NVIDIA CUDAエコシステムと比べたROCm環境構築の複雑さです。標準化されたDockerパッケージにより、AMDは移行の摩擦を低減します——特にMLOpsプロセスですでにKubernetesとHelmを使用しているチームにとって。データセンターGPUからデスクトップRadeonカードまで三クラスのハードウェアをサポートすることで、AMDがクラウドとエッジの両方をカバーする垂直統合型推論スタックを構築していることが示されています。